Wie AKOOL mehrsprachigen Content mit Claude, ChatGPT und MCP skaliert hat

Unternehmen: AKOOL
Team: Marketing
Tools: Claude, ChatGPT, der Webflow MCP-Server sowie der AKOOL MCP-Server und das AKOOL-Plugin
Projekt: Ausbau und Lokalisierung des AKOOL-Ressourcencenters

Das kleine Marketingteam von AKOOL nutzt KI-Assistenten, die über das Model Context Protocol (MCP) angebunden sind, um Website-Inhalte direkt im CMS zu planen, zu schreiben, zu übersetzen, zu strukturieren und zu veröffentlichen. An einem einzigen Arbeitstag veröffentlichte das Team 13 neue SEO-Use-Cases in 9 Sprachen, insgesamt rund 126.000 Wörter. Das entspricht etwa 45 Arbeitstagen eines professionellen Übersetzers. Zusätzlich ergänzte das Team 585 FAQ-Antworten mit Schema-Markup und aktualisierte mehr als 3.000 CMS-Einträge. Jede Entscheidung blieb dabei in menschlicher Hand.

Eine Marketerin. Ein Tag. 117 Seiten in neun Sprachen.

Das ist keine Prognose und keine Demo. Genau das hat AKOOLs eigenes Marketingteam an einem einzigen Arbeitstag auf akool.com veröffentlicht: neue Artikel, vollständige Übersetzungen, strukturierte FAQ-Daten und eine Bereinigung des gesamten Ressourcencenters. Keine Agentur, kein Übersetzungsdienstleister, keine zusätzliche Einstellung. Die Arbeit erledigte eine einzige Marketerin mit den KI-Assistenten, die sie ohnehin nutzt, verbunden mit den Tools, in denen die Arbeit tatsächlich stattfindet.

Das Problem: Ein Ressourcencenter, das nicht mehr mithalten konnte

AKOOL veröffentlicht in neun Sprachen: Englisch, Spanisch, Französisch, Japanisch, Russisch, Arabisch, Deutsch, Chinesisch und Koreanisch. Diese Reichweite ist eine Stärke, sie vervielfacht aber auch jede Content-Aufgabe um den Faktor neun.

Das Ressourcencenter war auf Hunderte von Leitfäden, Videos, Webinaren, Use Cases und Fallstudien angewachsen. Das Team wollte neue Use Cases für Marketer, Kurzfilm-Creator und Tech-Unternehmen ergänzen, die AKOOL als Model-as-a-Service-Ebene nutzen. Außerdem gab es einen Rückstau an Wartungsarbeiten:

• Dutzende ältere Use Cases hatten keine Kategorie, deshalb funktionierten die Filter auf der Website schlecht.
• Jeder Beitrag zeigte das Datum, an dem er erstmals im CMS angelegt wurde, und kein Datum, das das Team steuern konnte.
• Such- und Filterbezeichnungen unterschieden sich zwischen den Ressourcenseiten.
• Neue Beiträge brauchten richtige FAQ-Bereiche mit strukturierten Daten, damit sie in Suchergebnissen und KI-Antworten erscheinen.

Auf herkömmlichem Weg bedeutet das wochenlanges Schreiben, Übergaben an Übersetzer und Copy-and-paste im CMS, eine Sprache nach der anderen. Ein großes Content-Team mit Agenturen und Lokalisierungsdienstleistern könnte das stemmen. Ein kleines Team nicht. Es muss sich entscheiden, ob es neue Inhalte veröffentlicht oder die bestehenden pflegt.

Die Idee: Der Assistent soll die Arbeit erledigen, nicht nur Vorschläge machen

Die meisten Teams lassen KI-Assistenten Texte entwerfen und fügen sie dann woanders ein. AKOOL wollte, dass der Assistent stattdessen direkt in den echten Systemen arbeitet.

Genau das macht MCP möglich. MCP ist ein offener Standard, mit dem ein KI-Assistent externe Tools nutzen kann. Durch die Verbindung von Claude mit dem Webflow MCP-Server erhielt Claude kontrollierten Zugriff auf das CMS, die Seiten und die Website-Skripte. Claude konnte bestehende Inhalte lesen, Einträge in jeder Sprache anlegen und aktualisieren und nach der Freigabe veröffentlichen.

Es ist dasselbe Prinzip wie beim AKOOL MCP-Server und -Plugin, die AKOOLs Tools für Bilder, Videos, Face-Swap und Stimme in Claude, ChatGPT und Codex bringen. AKOOL entwickelt das für seine Kunden und arbeitet nun selbst genau so.

Was das Team an einem Tag geliefert hat

Die Zahlen im Überblick

• 13 neue ausführliche Use Cases mit durchschnittlich rund 1.080 Wörtern
• 117 lokalisierte Seiten: jeder Artikel auf Englisch, Spanisch, Französisch, Japanisch, Russisch, Arabisch, Deutsch, Chinesisch und Koreanisch
• ~112.000 übersetzte Wörter. Bei üblichen 2.500 Wörtern pro Übersetzer und Tag sind das etwa 45 Übersetzertage
• 585 FAQ-Antworten mit strukturierten FAQPage-Daten (13 Seiten × 5 Fragen × 9 Sprachen)
• 2.447 nachgetragene Datumseinträge für 275 Beiträge und ihre Übersetzungen
• 630 gesetzte Kategorieeinträge (70 ältere Use Cases × 9 Sprachen)
• 7 zielgruppenbasierte Kategorien, auf jeder Ressourcenseite einheitlich angewendet
• 1 Marketerin, die die Arbeit steuerte, mit 0 zusätzlichen Einstellungen, Agenturen oder Übersetzungsdienstleistern

1. Dreizehn neue SEO-Use-Cases in neun Sprachen

Das Team briefte Claude zu drei Zielgruppen: Marketingteams, Creator von Kurzfilmen und Kurzserien sowie Tech-Unternehmen. Claude recherchierte jedes Thema und schrieb dann Artikel, die die Antwort an den Anfang stellen, mit Überschriften in Frageform, Kernaussagen, Schritt-für-Schritt-Workflows und FAQs. Die Themen reichten von Tests für Werbemittel und KI-Kurzdramen bis zu einer Videoübersetzungs-API und Model-as-a-Service.

Anschließend wurde jeder Artikel in alle acht anderen Sprachen übersetzt und als native Version der Seite veröffentlicht, nicht als maschinell übersetzte Kopie. Insgesamt 13 Artikel und 117 lokalisierte Seiten.

2. FAQ-Akkordeons mit strukturierten Daten auf jeder Seite

Jede neue Seite endet mit einem aufklappbaren FAQ-Bereich inklusive FAQPage-Schema sowie einem Block „Verwandte Anwendungsfälle“, der auf ähnliche Artikel in derselben Sprache verlinkt. Mehrere Agenten bearbeiteten die Seiten parallel. Jeder prüfte, dass das Gespeicherte Zeichen für Zeichen mit seiner Ausgabe übereinstimmte, was bei Schriften wie Arabisch und Koreanisch besonders wichtig war.

3. Ein Content-Kalender, der wie ein Content-Kalender aussieht

13 Beiträge mit demselben Zeitstempel zu veröffentlichen, wirkt unnatürlich. Webflow erlaubt es nicht, das systemseitige Erstellungsdatum eines Beitrags zu bearbeiten, deshalb fügte Claude ein neues Feld Display Date (Anzeigedatum) hinzu. Anschließend befüllte Claude das Feld für alle 275 Ressourcenbeiträge und mehr als 2.100 übersetzte Versionen, übernahm dabei das Originaldatum jedes Beitrags und verteilte die neuen Beiträge über den Oktober.

4. Filter, die endlich Sinn ergeben

Claude ordnete 70 älteren Use Cases ohne Kategorie eine Kategorie zu. Dann schrieb Claude die Filterskripte neu, sodass jede Ressourcenseite dieselben zielgruppenbasierten Kategorien verwendet, etwa „Developers & MaaS“, „Marketing & Sales“ und „Film & Entertainment“, übersetzt in alle neun Sprachen. Dabei stellte sich heraus, dass die Kategorien nur auf Englisch gespeichert waren, wodurch die Filter in den anderen Sprachen unvollständig blieben. Claude korrigierte auch die übrigen acht Sprachen.

5. Kleinere Verbesserungen im selben Chat

• Ein Tab Tutorial-Videos, der auf das Help Center verlinkt.
• Eine Promo-Karte für AKOOL MCP in der Seitenleiste des Ressourcencenters.
• Eine übersichtlichere Vorlage für SEO-Titel und Meta-Beschreibung auf jeder Ressourcenseite.
• Ein neuer hervorgehobener Model-as-a-Service-Use-Case ganz oben im Hub.

So funktioniert der Workflow in der Praxis

1. Briefing in Alltagssprache. Die Marketerin beschreibt das Ziel im Chat, oft in einem einzigen Satz, mit einem Screenshot der Seite.
2. Der Assistent liest das Live-System. Über MCP prüft Claude die bestehende Collection, die Vorlagen und die Skripte, bevor etwas geändert wird.
3. Er baut, übersetzt und prüft. Große Aufgaben werden auf parallele Agenten verteilt. Jeder Agent prüft seine eigenen Schreibvorgänge vor der Veröffentlichung.
4. Ein Mensch prüft und gibt frei. Die Marketerin gibt die Richtung vor, prüft die Seiten und gibt alles frei, was die gesamte Website betrifft.
5. Er veröffentlicht und berichtet. Claude veröffentlicht die freigegebenen Änderungen und fasst zusammen, was sich geändert hat und wo noch ein Mensch gefragt ist.

“Wir sind ein kleines Team, das in neun Sprachen veröffentlicht. Mit Claude, das über MCP mit unserem CMS verbunden ist, haben wir an einem Tag geschafft, wofür wir früher Monate gebraucht haben. Ich lege die Strategie fest, prüfe die Arbeit und klicke auf Veröffentlichen, den Rest erledigt der Assistent. Das ist die Zukunft, die wir mit AKOOL MCP bauen: KI, die nicht nur Ideen liefert, sondern die Arbeit erledigt.”

— Elina Lipkin, VP of Marketing, AKOOL

Wo Claude und ChatGPT ins Spiel kommen

Die Web-Publishing-Arbeit lief in Claude, wobei der Webflow MCP-Server das CMS übernahm. Die kreative Produktion folgt demselben Muster mit AKOOLs eigenen Tools. Ist der AKOOL MCP-Server mit Claude verbunden oder das AKOOL-Plugin in ChatGPT oder Codex installiert, kann ein Teammitglied ein Produktbild anfordern, es zu einem kurzen Video animieren, ein Voiceover hinzufügen oder ein Gesicht tauschen, und zwar im selben Chat, in dem die Kampagne geplant wurde.

ChatGPT ist mit einem Klick verbunden. Öffnen Sie Connect AI agents (KI-Agenten verbinden) in AKOOL, wählen Sie ChatGPT, installieren Sie das Plugin und melden Sie sich an. Claude, Claude Code, Cursor und andere MCP-Clients verbinden sich über die AKOOL-Server-URL und API-Zugangsdaten.

Leitplanken für sicheres Arbeiten

“Tempo zählt nur, wenn man ihm vertrauen kann. MCP gibt dem Assistenten die Werkzeuge, aber die Schlüssel behalten wir. Nichts geht live und nichts kostet uns auch nur einen Cent, ohne dass ein Mensch Ja sagt.”

— Elina Lipkin, VP of Marketing, AKOOL

• Keine überraschenden Kosten. Der Assistent führt nichts aus, was Credits verbraucht oder Gebühren verursacht, ohne vorher zu fragen.
• Freigabe für websiteweite Änderungen. Eine Veröffentlichung der gesamten Website braucht ein klares Ja von einem Menschen.
• Ehrliche Grenzen. Als eine Sicherheitsrichtlinie Bild-Uploads aus der Umgebung des Assistenten blockierte, hielt Claude an und gab die Aufgabe zurück, statt die Sperre zu umgehen. Das Team lud die Titelbilder selbst hoch.
• Standardmäßige Prüfung. Jede übersetzte Seite wurde vor der Veröffentlichung zurückgelesen und mit der vorgesehenen Ausgabe verglichen.

Vorher und nachher

• Einen neuen Use Case schreiben: vorher Briefing, Entwurf, Korrekturen und CMS-Upload. Nachher ein einziger Chat, der mit einer veröffentlichten Seite endet.
• In acht Sprachen lokalisieren: vorher Übergabe an einen Dienstleister und wochenlange Bearbeitungszeit. Nachher am selben Tag übersetzt und veröffentlicht.
• FAQ-Schema hinzufügen: vorher Seite für Seite von Hand codiert. Nachher auf jeder Seite automatisch generiert, geprüft und veröffentlicht.
• Ein CMS-Feld in Hunderten von Beiträgen korrigieren: vorher von Hand kaum machbar. Nachher mit einer einzigen Anfrage erledigt und Eintrag für Eintrag geprüft.

Lehren für andere Teams

• Kleine Teams profitieren am meisten. Wenn Sie kein Personal aufstocken können, ist ein Assistent, der in Ihren Tools arbeitet, zusätzliche Kapazität und nicht nur schnelleres Texten.
• Verbinden Sie den Assistenten mit dem führenden System. Die Zeitersparnis entsteht durch den Wegfall von Copy-and-paste, nicht nur durch schnelleres Schreiben.
• Ermessensentscheidungen bleiben beim Menschen. Strategie, Markenstimme, Bildauswahl und die finale Veröffentlichung bleiben beim Team.
• Zerlegen Sie große Aufgaben in kleine, überprüfbare Schritte. Parallele Agenten, die ihre eigene Arbeit prüfen, skalieren weit besser als ein einziger riesiger Prompt.
• Denken Sie SEO von Anfang an mit. Einleitungen mit direkter Antwort, Überschriften in Frageform, FAQ-Schema und interne Links kosten fast nichts, wenn der Assistent sie beim Schreiben ergänzt.

Das Fazit: Die Teamgröße ist nicht länger die Grenze

Jahrelang hing die Menge an Content, die ein Team produzieren konnte, davon ab, wie viele Leute es hatte. MCP ändert das. Wenn Ihr KI-Assistent direkt in Ihrem CMS, Ihren Kreativ-Tools und Ihren Workflows arbeiten kann, veröffentlicht ein kleines Team wie ein viel größeres, in jeder Sprache, die seine Kunden sprechen.

Bereit, AKOOL in Ihren eigenen KI-Assistenten zu bringen? So nutzen Sie AKOOL in Claude und ChatGPT, oder lesen Sie den AKOOL MCP-Einrichtungsleitfaden.

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